Conjunto de métodos
Aquí explicamos las herramientas metodológicas que usamos. No nos interesa el teatro metodológico, sino el razonamiento disciplinado que respalda decisiones de evidencia reales.
Los DAG dan a los equipos una forma compacta de expresar supuestos sobre exposiciones, resultados, factores de confusión, mediadores y procesos de selección antes de que los hábitos estadísticos tomen el control.
Clarificar qué variables deben ajustarse y cuáles no.
Exponer fuentes ocultas de sesgo en entornos complejos de evidencia farmacológica.
Respaldar la alineación entre equipos clínicos, de estadística y de estrategia.
Cuando la biología y los efectos del tratamiento evolucionan con el tiempo, una instantánea estática puede engañar. Los modelos causales dinámicos ayudan a representar el tiempo, la retroalimentación y los estados cambiantes.
Útiles para la respuesta longitudinal al tratamiento y los efectos de adaptación.
Incorporan la estructura temporal a la interpretación en lugar de tratarla como ruido.
Ayudan a razonar sobre intervenciones dentro de sistemas en evolución.
Algunas variables son a la vez consecuencia de un tratamiento previo y determinantes del tratamiento o los resultados futuros. Estos escenarios necesitan más cuidado que un ajuste rutinario.
Separar la confusión cambiante de las vías causales.
Evitar ajustes ingenuos que distorsionen el estimando.
Mejorar la interpretación en escenarios de tratamiento secuencial.
Entender si un efecto viaja a través de una vía mecanicista, un artefacto operativo o un proceso de medición a menudo cambia la historia científica.
Distinguir efectos directos e indirectos cuando importa.
Respaldar la interpretación basada en biomarcadores y mecanismos.
Revelar cuándo un supuesto de vía está haciendo demasiado trabajo.
No nos detenemos en un único modelo preferido: mostramos cómo se mueven las conclusiones cuando los supuestos se debilitan o se consideran estructuras alternativas.
Poner a prueba las afirmaciones bajo calidad de evidencia limitada.
Hacer visible la incertidumbre sin caer en la indecisión.
Ayudar a las partes interesadas a entender la forma del riesgo, no solo su existencia.
Cuando no se dispone de condiciones ideales de ensayo, a menudo hay que reunir varias fuentes imperfectas en un único marco de razonamiento disciplinado.
Vincular distintos fragmentos de evidencia mediante una estructura explícita.
Respaldar la toma de decisiones cuando los estudios no son ideales o son parcialmente comparables.
Convertir evidencia fragmentada en una narrativa estratégica coherente.
